Algoritmos para obtenção de frequência cardíaca e respiratória em bovinos

Abstract

O estresse térmico é um dos fatores de maior impacto na produtividade bovina. Saber quantificá-lo é essencial quando se busca eficiência no sistema de produção, e vários são os parâmetros disponíveis para mensurá-lo. Entretanto, tratando-se de animais não-sedados e não-contidos, esta tarefa torna-se muito difícil. Desse modo, este trabalho propõe algoritmos para a obtenção da frequência cardíaca e respiratória em bovinos, com particular atenção à derivação da frequência respiratória a partir do sinal fotopletismográfico do animal. A aquisição deste sinal foi realizada por meio do sensor oxímetro, sendo este sensor parte integrante de um sistema eletrônico, constituído de software e hardware embarcado, que além do sinal fotopletismográfico, realiza também a aquisição de outras variáveis fisiológicas e ambientais, sendo este sistema desenvolvido no escopo de outros projetos dentro do grupo de pesquisa. Este sistema eletrônico, tem a finalidade de obter, organizar, processar e enviar os dados a um equipamento servidor. Os algoritmos para a derivação da frequência cardíaca e respiratória estão inseridos neste equipamento servidor. Os algoritmos foram validados, juntamente com o equipamento, a partir de coletas do sinal fotopletismográfico em 8 animais com diferentes idades. Após o desenvolvimento dos algoritmos, os resultados obtidos apresentaram variação com relação as frequências respiratórias de referência de _14%. A partir desses resultados, observou-se que a metodologia de aplicação da técnica utilizada em seres humanos, replicada para se trabalhar com sinais de bovinos, é promissora, demonstrando que é uma solução viável para o estudo e monitoramento de animais não sedados e não-contidos, com métodos precisos e não-invasivos.

ABSTRACT -Heat stress is one of the major issues impacting on livestok productivity. It is essential to identify and quantify heat stress in production systems. Automatic heat stress identi_cation, in non-sedated bovines, is a very hard task, however. This work proposes algorithms for heart and respiration rate in cattle. The algorithms are based on the photoplethysmography signal from oximeter sensors. In this work, we have used oximeter sensors in a electronic platform system to acquire physiological and environmental data from cattle. The electronic platform aims to acquire, organize, process, and send data to a server. The algorithms for heart and respiration rate are run on the server side. The algorithms have been validated, along with the electronic platform, in 8 animals from di_erent ages. The results have showed variations with respect to the respiratory frequency reference _14%. The methodology and the proposed algorithms consist in an accurate and non-invasive approach for automatic identi_cation and monitoring of heart beat and respiration rate in non-sedated cattle.